細胞間コミュニケーションによる細胞社会の自己組織化ダイナミクス細胞社会の自己組織化ダイナミクス

理化学研究所・生命システム研究センター（QBiC）

古澤 力古澤 力

多細胞生物の特徴

異なる役割を持つ細胞から構成される

細胞間の相互作用によって集団としての性質が組織化される性質が組織化される

細胞数のダイナミ クな増減がある細胞数のダイナミックな増減がある

集団レベルでの安定性が維持されている集団レベルでの安定性が維持されている

最もエレガントなマルチエージェント・システムの一つ最も ン な ルチ ジ ン シ テ

セントラル・ドグマ

DNA核

細胞

DNA （遺伝情報）A T A C G C A TT A T T AGG C

転写A T C

ｍRNA

ｍRNA CA T

A G C

タンパク質（化学反応を触媒）

CA T

A G Cリボソーム 反応を触媒

アミノ酸 折れ畳みアミノ酸翻訳

タンパク質

折れ畳み

遺伝子発現の制御の例：lacリプレッサー

lacI プロモータ lacZ・・ lacI プロモータ lacZ・・

タンパク タンパクタ パク合成を開始合成 mRNA合成を阻害 合成 タンパク合成を開始（ラクトースの代謝酵素）リプレッサー

リプレッサーラクトース

リプレッサ が不活性化リプレッサーが不活性化

ラクトースが存在しない lacZタンパクの合成されないラクト スが存在しない

ラクトースが存在する

lacZタンパクの合成されない

lacZタンパクは合成される（乳糖をエネルギー源として利用）（乳糖）

プログラム的応答（If-Then型の制御）

多細胞生物の発生過程

多細胞生物は一般に、多数の異なるタイプの細胞から構成されている。細胞 ら構成され る。

Gilbert, “Developmental Biology”

幹細胞システム

幹細胞システムは多細胞生物という体制の根幹をなす

stem‐type llDevelopment Tissue maintenancecell

differentiated cells

Regeneration

ES細胞内の制御ネットワーク

http://www.sabiosciences.com

多様な細胞状態を表現する

細胞タイプA遺伝子発現量

状態空間のイメージ本当はもっと高次元

遺伝子A

遺伝子A 遺伝子B 遺伝子C ・・・・・・・・・・・

細胞タイプB遺伝子発現量

遺伝子B

タイプA

遺伝子発現量

遺伝子C

タイプB

遺伝子A 遺伝子B 遺伝子C ・・・・・・・・・・・遺伝子A 遺伝子B 遺伝子C ・・・・・・・・・・・遺伝子発現のみを考えているが、タンパク質や代謝物質量も同様

細胞状態の時間発展を力学系として捉える

力学系とは、変数の組 の時間変化が

その変数の組と系のパラメ タで決定される系のことその変数の組と系のパラメータで決定される系のこと。

ある瞬間の状態が決まれば次の瞬間の状態が求められる。

例えば、 などが遺伝子やタンパク質の量で Ｅが環境のタンパク質の量で、Ｅが環境の状態を表すパラメータ。

アトラクタ

力学系では、系の時間変化は状態空間内の軌道によって表

現される。このとき、状態が時間発展して、十分時間がたった現さ る。 、状態 時間発展 、十分時間

ときに、状態空間のうちで軌道が通る領域をアトラクタと呼ぶ。

アトラクタに落ちるまでの軌道を遷移状態(transient)と呼ぶ。

十分時間がたった後、状態が一点に

固定点アトラクタ

十分時間がたった後、軌道が周期的に振動する状態に収束するとき そ収束するとき、その点を固定点アトラクタ

（fixed-point attractor）と呼ぶ。

に振動する状態に収束するとき、その周期軌道をリミットサイクルと呼ぶ。

複数のアトラクタ

系にアトラクタが複数ある場合、どのアトラクタに軌道が収束するかは

アトラクタ２

ベイスンの境界

のアトラクタに軌道が収束するかは、初期状態によって異なる。

あるアトラクタに収束するような初あるアトラクタに収束するような初期状態の集合をそのアトラクタのベイスン（吸引圏）と呼ぶ。アトラクタ１

アトラクタ１ アトラクタ２

アトラクタ１のベイスン

アトラクタ２のベイスン

細胞内ダイナミクスは複数のアトラクタを持つ

遺伝子A

多細胞生物は一般に、複数の細胞タイプを持つ。それぞれの細胞タイプは、化学反応

ゆらぎなど 対 安定 あり クタのゆらぎなどに対して安定であり、アトラクタとして捉えるのが適切である。

遺伝子B

遺伝子C

細胞内ダイナミクスは複数のアトラクタを持つ

多細胞生物は一般に、複数の細胞タイプを持つ。それぞれの細胞タイプは、化学反応

ゆらぎなど 対 安定 あり クタのゆらぎなどに対して安定であり、アトラクタとして捉えるのが適切である。

ＥＳ細胞 分化した細胞

環境を変える

環境を元に戻す

Kauffman, S. (1969)type1

type0

発生の過程を考える：細胞状態の移り変わり

動物の発生過程をすごくラフに書くと：

骨細胞造血系の模式図

外胚葉

骨細胞

神経細胞 リンパ性幹細胞？ T細胞

受精卵 中胚葉 筋細胞分化

B細胞

好酸球造血幹細胞

内胚葉細胞

骨細胞 好塩基球

好中球

肝細胞

脾細胞骨髄性幹細胞？

血小板

赤血球

細胞の分子生物学・第３版よりどのようにして、細胞は状態（アトラクタ） 細胞の分子生物学・第３版よりどのようにして、細胞は状態（アトラクタ）間を移り変われるか？

分化の「誘導」

AA

D

C

A

C

A

CはBによってAから誘導される

DとEはCによってAとBから誘導される

C

EBB

C

B

分子生物学においては 多細胞生物の発生過程は あるタイプの細胞分子生物学においては、多細胞生物の発生過程は、あるタイプの細胞（あるいは組織）がシグナルを出し、別のタイプの細胞を誘導する過程の積み重ねと記述される。（if-then的なプログラムとしての記述）

この見方だと、発生過程がゆらぎで「間違う」場合や、一部が取り除かれるという摂動に対して安定であることがうまく説明できないるという摂動に対して安定であることがうまく説明できない。

例：ショウジョウバエの初期発生

bicoidの濃度勾配

nanosの濃度勾配 nanosの濃度勾配

前 後 bicoidの濃度勾配

前 後ショウジョウバエの卵

前 後

前 後前 後

Bicoidタンパク質の抗体染色Houchmandzadeh, et al. , Nature 415 (2002) 798-802

例：ショウジョウバエの初期発生

bicoidの濃度勾配h hb kの濃度勾配

nanosの濃度勾配hunchbackの濃度勾配

nanosの濃度勾配

前 後 bicoidの濃度勾配

前 後ショウジョウバエの卵

前 後

前 後前 後

Bicoidタンパク質の抗体染色Houchmandzadeh, et al. , Nature 415 (2002) 798-802

例：ショウジョウバエの初期発生

タンパク量

Bicoidのタンパク量は卵ごとに、３０％くらいのゆらぎがある３０％くらいのゆらぎがある。

しかし その後の発生過程はしかし、その後の発生過程は、だいたい正常に進行する。

前 後前 後

Houchmandzadeh, et al. , Nature 415 (2002) 798-802

例：ショウジョウバエの初期発生

ど も

正常胚

このどちらも、正常な成虫に成長する

Bicoid

単に最初の濃度勾配で全てが決定

されているわけではBicoid発現強化胚 ない。

Bicoidタンパクに対する抗体

even‐skippedの産物に対する抗体対する抗体 産物 対する抗体

（体節のパターン）

細胞の分子生物学 第３版

例：ヒドラの再生

刺胞動物門ヒドロ虫綱ヒドロ虫目に属する生物

ヒドラとは：

刺胞動物門ヒドロ虫綱ヒドロ虫目に属する生物

体長は数ミリ～１センチ程度

数種類の細胞へと分化している

http://homepage3.nifty.com/keikoszk/hidora/

数種類の細胞へと分化している

高い再生能力を持つ

例：ヒドラの再生

細胞状態は細胞間相互作用に影響を受ける

ポポテンシャルは一定ではなく、周囲の状況によって変動する

cell society

maintaining environment

cell society

each cell

determining cell fate

Questions to be addressed

分化能を持つ幹細胞と、分化能を持たない末端細胞の細胞内ダイナミクスは何が異なるのか？

不可逆な分化過程をダイナミクスの視点でどのように理解できるか？に理解できるか？

細胞分化の過程はどのような機構によって制御され、細胞集団レベルでの安定性が維持されるか？細胞集団レベルでの安定性が維持されるか？

細胞分化モデル

そこで以下の３つの条件

1. 細胞内に化学反応のネットワークがある

2. 細胞間に相互作用がある2. 細胞間に相互作用がある

3. 細胞が分裂などによってその数を変動させる

を満たすモデルを計算機上に構成し、その系での幹細胞の振る舞いを観察することによって、そこでの普遍的性質を探ることにするそこでの普遍的性質を探ることにする。

現実の細胞系の詳細までを真似た デルを用いるの現実の細胞系の詳細までを真似たモデルを用いるのではなく、上の条件を満たす簡単なモデルを用いて、そこでの性質を探求するそこでの性質を探求する。

オン/オフ的な遺伝子発現ダイナミクスを持つ細胞モデル

細胞分裂発現促進

発現抑制

細胞

細胞間相互作用

細胞分裂

オン/オフ的な遺伝子発現ダイナミクスを持つ細胞モデル

細胞分裂発現促進

発現抑制

細胞間相互作用☆i番目の遺伝子発現量の時間変化 細胞間相互作用☆i番目の遺伝子発現量の時間変化:kii

kjij

ki mpWf

dtdm

−−= ∑ )( θzzf ⋅−+

= μ11)(with j

jjdt ∑

mRNAの合成 分解

ze+ μ1

f(z)

☆i番目のタンパク質量の時間変化:

( )kiii

ki

ki

ki ppDpmdp

−+−⋅= αシグモイダル関数(on‐off switch)

input z( )iiiii ppDpm

dt+α

合成 分解・希釈細胞内外の輸送

分化を生じる制御ネットワークのスクリーニング

5遺伝子、10制御パスの全ての可能な制御ネットワークについて 32細胞までの発生過程のシミュレーションを行うついて、32細胞までの発生過程のシミュレ ションを行う。

・・・・

145269760種類の145269760種類の制御ネットワーク

?

幹細胞からの分化過程を生み出し得る制御ネットワークを取ってくる

相互作用による細胞状態の多様化

onexpressi

time time

環境を通じた相互作用 細胞間

相互作用相互作用

Furusawa and Kaneko Bull. Math. Biol. (1998)Furusawa and Kaneko Phys. Rev. Lett. (2000)Furusawa and Kaneko Jour. Theor. Biol (2001)Suzuki, Furusawa and Kaneko PLoS One (2011)

状態空間での分化ダイナミクス

Differentiated cells

St tStem‐type cells

分化頻度の制御

Remove differentiated cells

空間パターン

rules of diff i idifferentiation

time

この分化した細胞による空間パターンも、集団レベルでの安定性を持つ。この分化した細胞による空間パタ ンも、集団レ ルでの安定性を持つ。例えば、青の細胞を取り除くと、辺縁部の赤の細胞が青に分化する。

ネットワーク構造のスクリーニング

幹細胞からの分化を生み出す制御ネットワークみ出す制御ネットワ ク

共通のネ トワ ク共通のネットワーク構造は存在するか？

: diffusing protein

幹細胞からの分化を生み出すネットワーク構造

幹細胞からの分化を生み出す制御ネットワークは、以下の２つのmoduleを持つ:

Oscillation module多くが3遺伝子からなる負の多くが3遺伝子からなる負の制御ネットワークのループ

Switching moduleactivator‐inhibitorの構造を持つ

O ill i d l

activation

Oscillation module

Switching moduleactivation

repression

幹細胞からの分化をもたらすネットワークのデザイン

Oscillation module

3つの細胞へ分化をもたらす制御ネットワーク

S

A

S

B

C

Switching modules

幹細胞から3つの細胞タイプへの分化

S S B

A

S

S

CS C

幹細胞からの分化をもたらすネットワークのデザイン

Oscillation module

幹細胞からの階層的な分化をもたらす制御ネットワーク

S

A

A1

Switching modules

ダイナミクスの複雑性の減少：未分化さの表現

このモデル系において分化による分化能のダ消失は以下のダイナミクスの変化を伴う:

細胞内の化学物質の多様性の減少例えば、以下の定義のエントロピーの減少

( ) ( )jpjpS ij

ii log∑−= ( )∑

= k mi

ki

ix

xjpwith

細胞内ダイナミクスの複雑さの減少ば

j ∑ =m ix1

例えば、KSエントロピーの減少

ダイナミクスの複雑性の減少：未分化さの表現

実際の幹細胞系においては:

細胞内の化学物質の多様性の減少

幹細胞は一般に、そこから分化によって出現する細胞タイプのマーカ遺伝子の多くを弱く発現している（ l i li i i ）いる（multi‐lineage priming）

細胞内ダイナミクスの複雑さの減少細胞内ダイナミクスの複雑さの減少

１細胞計測によって、幹細胞の細胞状態１細胞計測によって、幹細胞の細胞状態が一般に多様な状態間を巡っていることが示されている。

ES細胞における細胞状態の多様性

Stella expression

Nanog expression Hes1 expressionHayashi et. al, Cell Stem Cell (2008)

Nanog expression Hes1 expression

Hes1Oct4

細胞状態の多様性の起源は、細胞状態の多様性の起源は、確率的なゆらぎ？高自由度のダイナミクス？

Chambers et. al, Nature(2007)

ES細胞内でのHes1遺伝子発現量の振動

Expression of Hes1 exhibit an oscillatory behavior with a period of 3‐5 hours.

Kobayashi et. al, Genes & Development (2009)

ES細胞内でのHes1遺伝子発現量の振動

Hes1に制御される下流の遺伝子も同様に振動する。

i dinduce differentiation

(=Stella)

Hes1の発現量に応じて、その後の分化過程が異なるその後の分化過程が異なる。

Kobayashi et. al, Genes & Development (2009)

Science 13 Oct., 2012

まとめ

内部に反応ダイナミクスを持つ細胞が相互作用している系で、幹細胞共通の現象が見出された：

振動する発現ダイナミクス

相互作用による細胞状態多様化相互作用による細胞状態多様化

細胞集団レベルでの安定性

共通のネットワーク構造

金子邦彦著共同研究者

金子邦彦著

「生命とは何か－ 複雑系生命論序説－」

金子邦彦（東京大学）

東京大学出版会